Vulnerabilidad social y riesgo de infección ante COVID-19 en la zona metropolitana del Valle de México

Fil: Chico-Avelino, Mónica. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); México.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Chico-Avelino, Mónica, Pérez Gómora, Citlaly Itzel, Montoya Ayala, Raymundo, Santana Castañeda, Giovanna
Formato: Artículo Artículo acceptedVersion
Lenguaje:Español
Español
Publicado: Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Sociales 2025
Materias:
COVID-19
Vulnerabilidad social
Riesgo epidemiológico
SIG
Análisis multicriterio
Social vulnerability
Epidemiological risk
Multicriteria analysis
Acceso en línea:http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/3391
Aporte de:
REDIUNLu - Repositorio Digital Institucional de Acceso Abierto - Universidad Nacional de Luján (UNLu) de Universidad Nacional de Luján (UNLu)
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spelling I62-R168-rediunlu-33912025-08-13T21:40:55Z Vulnerabilidad social y riesgo de infección ante COVID-19 en la zona metropolitana del Valle de México Chico-Avelino, Mónica Pérez Gómora, Citlaly Itzel Montoya Ayala, Raymundo Santana Castañeda, Giovanna COVID-19 Vulnerabilidad social Riesgo epidemiológico SIG Análisis multicriterio Social vulnerability Epidemiological risk Multicriteria analysis Fil: Chico-Avelino, Mónica. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); México. Fil: Pérez Gómora, Citlaly Itzel. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); México. Fil: Montoya Ayala, Raymundo. Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); México. Fil: Santana Castañeda, Giovanna. Universidad Autónoma del Estado de México; México. El COVID-19 es la enfermedad causada por el coronavirus SARS-CoV-2. De manera particular durante la pandemia de COVID – 19 el Estado de México y la Ciudad de México fueron de las más impactadas tanto en número de defunciones como en casos positivos. Por lo que este estudio se enfoca en el análisis con Sistemas de Información Geográfica para identificar sitios con alta importancia epidemiológica. Proponemos un modelo multicriterio, apoyado de estadística espacial, para determinar la vulnerabilidad social y riesgo ante COVID-19 en la Zona Metropolitana del Valle de México (ZMVM). De las variables incluidas en este modelo, la población total, el porcentaje de población de 60 años o más, el porcentaje de población no afiliada a servicios de salud, el porcentaje de población con diabetes y el porcentaje de población económicamente activa ocupada tuvieron mayor poder explicativo. Se identificó que las zonas con mayor vulnerabilidad social y riesgo se concentran en el centro de la ZMVM. El diseño del modelo propuesto en este trabajo puede ser extrapolado y útil para delimitar zonas con vulnerabilidad social y el riesgo ante otras amenazas biológicas. Enfatizamos la importancia de seleccionar los indicadores más explicativos de acuerdo con la literatura, las condiciones observadas empíricamente y la significancia estadística que determinan la espacialidad del fenómeno estudiado. COVID-19 is the disease caused by the SARS-CoV-2 coronavirus. Particularly during the COVID-19 pandemic, the State of Mexico and Mexico City were among the most impacted both in number of deaths and positive cases. Therefore, this study focuses on the analysis with Geographic Information Systems to identify sites with high epidemiological importance. We propose a multicriteria model, supported by spatial statistics, to determine social vulnerability and risk to COVID-19 in the Metropolitan Area of the Valley of Mexico (MAVM). Of the variables included in this model, the total population, the percentage of the population aged 60 or over, the percentage of the population not affiliated with health services, the percentage of the population with diabetes and the percentage of the economically active employed population had greater explanatory prower. It was identified that the areas with the greatest social vulnerability and risk are concentrated in the center of the ZMVM. The model design proposed in this work can be extrapolated and useful to delimit areas with social vulnerability and risk to other biological threats. We emphasize the importance of selecting the most explanatory indicators according to the literature, the empirically observed conditions and the statistical significance that determine the spatiality of the studied phenomenon. 2025-08-07T19:12:37Z 2025-08-07T19:12:37Z 2024-03-23 Article info:eu-repo/semantics/article info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/acceptedVersion 1852-8031 http://ri.unlu.edu.ar/xmlui/handle/rediunlu/3391 spa es Geografía y Sistemas de Información Geográfica, Año 16, N° 28 , (2024) info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf application/pdf Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Sociales
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